神经网络那一章在计算BP算法过程的时候发现了一些问题,暂时不知是印刷错误还是我自己的理解错误。源头在于我对本书中的符号记法有模糊不清的地方,现在记下来备忘。
本书中所有未特别说明的向量都是列向量。
- 输入变量:大写
X={X1,X2,⋯,Xp} ,是一个标量或者p×1 维列向量,其中,p 表示特征维数(存疑)? - 输出变量:
Y∈R 或一个离散集合G . - 观测数据(输入值):
xi ,是一个标量或者p 维向量。也是一个xi=(xi1,xi2,⋯,xip), p×1 维向量,i=1,2,⋯,N ,N 是训练集数据点的个数,它作为学习器的输入值。 - 矩阵:用加粗的大写字母表示,如 所有的观测值组成的矩阵
X ,
⎡⎣⎢⎢⎢x11⋮xN1x12⋮xN2⋯⋮⋯x1p⋮xNp⎤⎦⎥⎥⎥